近年来，农业领域面临着劳动力短缺的问题，尤其是在水果作物生产中。为了解决这一挑战，机械化和自动化技术逐渐应用于农业作业中。本篇研究使用基于YOLOv8的机器视觉系统，针对苹果园的作物负荷进行估计。通过收集颜色和深度信息，我们能够识别树冠部分，如树干和树枝，并估计其几何和拓扑参数，例如分支直径、分支长度和分支角度。利用这些参数，我们可以估计单个分支的最佳水果数量，从而为农业机器人在修剪和修整作业中做出更有效的决策。这项技术有望提高作物产量和品质，并推动农业作业的自动化发展。